猴子吃桃

本文通过一个具体的编程实例,详细解析了经典的猴子吃桃问题。该问题描述的是猴子连续五天吃桃的过程,并最终求解第一天摘了多少桃子。文章提供了一个C语言实现的解决方案,利用递归函数逐步推算出初始数量。

猴子吃桃问题:猴子第一天摘下若干个桃子,当即吃了一半,还不过瘾,又多吃了一个;第二天早上又将剩下的桃子吃掉一半,又多吃了一个;以后每天早上都吃掉前一天剩下的一半零一个。到第五天早上想再吃时,发现只剩下一个桃子了。试编写程序,求第一天共摘了多少?

#include <stdio.h>
#include <conio.h>
#include <string.h>

int GetSum(int day, int sum)
{
    sum = (sum+1)*2;
    if(day==1)
        return sum;
    else
        GetSum(day-1, sum);

}


int main(int argc, char * argv[])
{
    //int sum=1;
    //int day=5;
    //while(day>1)
    //{
    //    sum = (sum+1)*2;
    //    day--;
    //}
    //printf("%d", sum);
    //getch();

    int sum=1;
    int day=5;

    printf("%d", GetSum(day-1,sum));
    getch();

    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/pythonschool/archive/2012/10/30/2747104.html

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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